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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선환 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제65권 제9호
발행연도
2016.9
수록면
1,531 - 1,540 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

왜곡 보정과 지역 이진화를 이용한 RBFNNs 기반 차량 번호판 인식 시스템
김선환 ,  오성권 전기학회논문지 2016.09 학술저널

2015

PSO를 이용한 최적화된 왜곡 보정 차량 번호판 인식시스템 설계
김선환 ,  박찬준 ,  오성권 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2015.10 학술대회자료
다항식 기반 RBFNNs를 이용한 차량 번호판 인식
김선환 ,  오성권 ,  김진율 대한전기학회 학술대회 논문집 2015.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we propose vehicle license plate recognition system based on Radial Basis Function Neural Networks (RBFNNs) with the use of local binarization functions and canny edge algorithm. In order to detect the area of license plate and also recognize license plate numbers, binary images are generated by using local binarization methods, which consider local brightness, and canny edge detection. The generated binary images provide information related to the size and the position of license plate. Additionally, image warping is used to compensate the distortion of images obtained from the side. After extracting license plate numbers, the dimensionality of number images is reduced through Principal Component Analysis (PCA) and is used as input variables to RBFNNs. Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is used to optimize a number of essential parameters needed to improve the accuracy of RBFNNs. Those optimized parameters include the number of clusters and the fuzzification coefficient used in the FCM algorithm, and the orders of polynomial of networks. Image data sets are obtained by changing the distance between stationary vehicle and camera and then used to evaluate the performance of the proposed system.
#License plate recognition #Canny algorithm #Local binarization #Image warping #RBFNNs #PCA #PSO

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터베이스 구성 및 분석
3. 번호 검출과정 및 전처리 알고리즘과 최적화된 RBFNNs 패턴분류기 설계
4. 실험 및 결과 고찰
5. 결론
References

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